Neural Transition Metric in fMRI: Categorization and Application
Notice bibliographique
Résumé
Recent advances in technology allow us to examine brain network dynamics in fMRI on a large-scale. Our lab has recently developed a data-driven method, the neural transition metric (Tseng & Poppenk, 2020), which allows us to identify transitions in individuals’ mental states. My project employed the neural transition metric to 1. investigate the distinction between the externally and internally driven transitions (i.e., transitions induced by task stimuli vs resulted from internal mind-wandering), and 2. examine cognitive dynamics between the novel and repeated viewings of naturalistic movie stimuli. I found that there was no difference in brain correlates for the internally and externally driven transitions, whereas the event related transitions were associated with distinct profile of brain activations compared to the others. Moreover, through comparing the properties of neural transitions between the novel and repeated viewing, I found that movie stimuli are less effective at aligning viewers’ cognition in repeated viewing. This suggests that with repeated viewing, participants’ thoughts became more idiosyncratic and more internally driven. Additionally, degree of conformities (i.e., the alignment of transitions timing between the individual and the group) in the novel and repeated viewings were correlated with volumes of the anterior/posterior hippocampus (a/pHPC) and amygdala, such that individuals with bigger aHPC and amygdala displayed higher conformity in the novel run, whereas individuals with bigger pHPC have lower conformity in the repeated run. This collectively demonstrated that our neural transition metric could have a broader application in experiments involving naturalistic stimuli by offering unique insights into our cognitive dynamics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».